Personalisierte E-Mails im Customer Lifecycle

Ein potenzieller Kunde läuft auf dem Weg nach Hause an einem Schaufenster vorbei und sieht dabei ein interessantes Produkt. In der Straßenbahn googelt er die Webseite des Unternehmens. Das Produkt weckt sein Kaufinteresse und er trägt deshalb seine E-Mail-Adresse in das Newsletter-Formular ein, weil er dort zehn Prozent sparen kann. Doch dann muss er aussteigen und packt deshalb das Handy in den Rucksack. So oder so ähnlich beginnen jeden Tag Tausende Customer Journeys. Laut einer Studie der Wavemaker GmbH benötigen Konsumenten im Durchschnitt 5,6 Kontaktpunkte, bevor sie ihre finale Kaufentscheidung treffen [1]. Doch wie sieht eine Customer Journey überhaupt aus? Welche Touchpoints sind ausschlaggebend? Wie können möglichst viele dieser Kontaktpunkte automatisiert im E-Mail-Marketing begleitet werden? Und warum steigern personalisierte Shopping-Erlebnisse die Kaufabschlüsse und sorgen für eine bessere Kundenbindung? Diese und weitere Fragen rund um den Customer Lifecycle im E-Mail-Marketing beantwortet dieser Beitrag.
Customer-Lifecycle-Konzept hilft bei der Kampagnenführung
Auf dem Weg zur nächsten Kaufentscheidung beschreibt der Customer Lifecycle die einzelnen Schritte, die ein Kunde durchläuft, bis er ein Produkt kauft, es nutzt, hoffentlich wieder kauft und eine Bindung zu der Marke entwickelt. Im Customer-Relationship-Management (CRM) wird dieses Konzept genutzt, um die automatisierte Kampagnenführung – insbesondere im E-Mail-Marketing – zu steuern.

Den Nutzer an jedem Touchpoint sinnvoll begleiten

Dazu werden zunächst verschiedene Touchpoints definiert, die eine automatische E-Mail auslösen können. Initiator der Welcome-Mail ist beispielsweise das Absenden des Registrierungsformulars. Überlegen Sie, welche Informationen oder Inspirationen ein Nutzer in der jeweiligen Situation benötigt und setzen Sie hier auf so viele personalisierte Elemente wie möglich. Einer Studie zufolge geben 72 Prozent der Verbraucher an, die Personalisierung von Nachrichten sei eine Grundvoraussetzung dafür, in Interaktion mit einem Unternehmen zu treten [2]. Doch womit sollte am besten begonnen werden und wie kann man sinnvoll vorgehen?

Grundlage: Dynamisch ausgespielte Produktempfehlungen

In kommerziellen E-Mails und Newslettern geht es letztlich um das Verkaufen. Daher ist die personalisierte Anzeige von Produkt-empfehlungen relevant für fast jede E-Mail und jeden Newsletter. Umfasst das digitale Sortiment im Onlineshop eine sehr große Anzahl an Artikeln, kann über das statische Ausspielen von Produkten in E-Mails nicht genügend Relevanz erzeugt werden.

Anstatt allen Kunden dasselbe anzupreisen, empfiehlt die personalisierte Produktanzeige jedem Kunden die für ihn individuell relevanten Artikel. In Newslettern kann dieses Element oft unter Überschriften wie „Unsere Empfehlung für Sie“ oder „Für Sie ausgesucht“ entdeckt werden.

KI und Regelwerke steuern die Produktempfehlungen

Doch wie funktioniert die personalisierte Produktempfehlung? Das intelligente Ausspielen von Produkten benötigt eine Software, die sowohl mit dem Onlineshop als auch dem E-Mail-Marketing-Tool verbunden ist. Oft handelt es sich um zusätzliche Newsletter-Bausteine einer Recommendation Engine oder einer Customer-Data-Plattform. Das Verhalten der Nutzer im Onlineshop wird analysiert und Produktempfehlungen werden mittels künstlicher Intelligenz und voreingestellten Regeln ausgespielt. Was sich zunächst komplex anhört, ist überraschend einfach, denn die Recommendation Engine errechnet die personalisierte Produktempfehlung sowieso bereits für die Anzeige im Onlineshop und überträgt diese nun lediglich in den Newsletter.

Auch einfache Empfehlungsregeln zeigen Erfolge

Einmal aufgesetzt, können bereits mit simplen Regeln für Produkt-empfehlungen Erfolge erzielt werden. Beispiel: Die Regel zeigt sechs Produkte an, die der Nutzer zuvor angeklickt hatte, ohne sie gekauft zu haben. Falls für diesen Nutzer keine oder nicht genügend Klickdaten vorliegen, zeigt sie die derzeitigen Onlineshop-Bestseller an.

Eine solche Logik birgt viele Vorteile: Beispielsweise müssen Bestseller nie wieder manuell herausgesucht werden, da die künstliche Intelligenz immer die aktuell meistverkauften Produkte anzeigt. Gerade automatisierte E-Mails sollten eine längere Zeit ohne weitere Intervention laufen können. Gleichzeitig haben nun viele Nutzer eine relevantere Produktanzeige, was sich nachweislich in höheren Klickraten und mehr Umsatz zeigt. Einmal eingestiegen, kann das Regelwerk kontinuierlich erweitert werden und die künstliche Intelligenz in immer komplexeren Use Cases genutzt werden.